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申请/专利权人：天津医科大学总医院
摘要：本发明涉及一种心脏骤停后脑损伤不良神经预后预测模型的构建方法及应用，包括回顾性收集心脏骤停后自主循环恢复住院患者的临床数据资料，基于单因素、多因素Logistic回归分析方法，筛选PCABI不良神经预后预测模型的特征变量，将特征变量作为独立影响因素，确定各变量的回归系数及对应分值，构建Logistic回归方程，并基于该独立影响因素，构建列线图预测模型，通过绘制受试者工作特征曲线并同各独立影响因素曲线下面积进行DeLong非参数检验验证其预测效能，本发明为PCABI不良神经预后患者的早期识别与精准干预提供新的策略，指导服务临床、改善患者预后，降低由于悲观预测而发生撤除生命支持治疗的概率，减轻患者、家庭及社会负担。
主权项：1.一种心脏骤停后脑损伤不良神经预后预测模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、数据收集、筛选：回顾性收集心脏骤停后自主循环恢复住院患者的临床数据资料，基于预设纳入标准和排除标准在临床数据中筛选出样本数据；S2、筛选特征变量：基于单因素、多因素Logistic回归分析方法，筛选心脏骤停后脑损伤不良神经预后预测模型的特征变量；S3、构建回归方程及列线图模型：将S2得到的特征变量作为独立影响因素，确定各变量的回归系数及对应分值，构建Logistic回归方程，并基于该独立影响因素，构建列线图预测模型；S4、预测效能：通过绘制S3所述独立影响因素的受试者工作特征曲线的曲线下的面积，进行DeLong非参数检验验证其预测效能；S5、构建交互式网络动态模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津医科大学总医院 一种心脏骤停后脑损伤不良神经预后预测模型的构建方法及应用
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